利用Pandas实现Mongodb的多表连接查询并将DataFrame写入MongoDB

• 接上一篇文章，利用pandas完成了对mongodb数据库中的小区名字聚合查询以及批量经纬度的爬取，并将获取的信息写入了一个新的Mongodb表中。
• 新目标：需要把数据库中原始表格（包含10w+房源信息）和新表（包含7k+小区经纬度信息）进行合并。使两表以小区名为连接键，在原始表信息后准确添加对应的经纬度信息。

import pymongo
import pandas as pd
import matplotlib as plt
#连接到数据库
client = pymongo.MongoClient("localhost",27017)
lianjia = client["ershoufang"]
info = lianjia["lianjia_info"]
location = lianjia['location_info']

#将数据表1（包含原始10w+房源信息）转化为DataFrame
data1 = pd.DataFrame(list(info.find()))
print(data1.head())
#将数据表2（包含7k+小区经纬度信息）转化为DataFrame
data2 = pd.DataFrame(list(location.find()))
print(data2.head())
#多表查询，以house_name为共同键，向表一合并，与mysql的查询功能类似，得到合并后的DataFrame
result =pd.merge(data1,data2,on="house_name",how="left")
print(result.head())

• 好啦！所需的DataFrame格式的数据就成功且简单的得到了！
  可是，该怎么存进MongoDB呢，Mongo需要接受字典格式的数据才能传入啊~
  。。。。。
  作为边写边做的我真的折腾了好久也没找到很好又简单的方法，最后我用的完整代码如下

import pymongo
import pandas as pd

#连接到数据库
#连接到数据库
client = pymongo.MongoClient("localhost",27017)
lianjia = client["ershoufang"]
info = lianjia["lianjia_info"]
location = lianjia['location_info']

#将数据表1（包含原始10w+房源信息）转化为DataFrame
data1 = pd.DataFrame(list(info.find()))
print(data1.head())
#将数据表2（包含7k+小区经纬度信息）转化为DataFrame
data2 = pd.DataFrame(list(location.find()))
print(data2.head())
#多表查询，以house_name为共同键，向表一合并，与mysql的查询功能类似，得到合并后的DataFrame
result =pd.merge(data1,data2,on="house_name",how="left").drop(['_id_x','_id_y'],axis="columns")
#衔接上面代码，用于插入数据库，遍历插入的，不知道有没有简单的办法啊~
for i in range(len(result)):
    s = result.loc[i]
#这里加了str（）函数是无奈之举，DataFrame中的专有float64等数字格式使MongoDB无法识别，写入会报错，暂时先全部转换为字符串格式写入吧
    dic = {index:str(s[index]) for index in s.index}
    new_info.insert_one(dic)
    print(dic)

• 然后总算勉强完成了，这对数据量不大就10w条数据来说效率还是挺高的，但总觉得这不是最佳办法，如果正好有懂的能看到这篇文章，欢迎提出，感激不尽啊~~